Стартап Insilico Medicine представил первое лекарство, разработанное с помощью генеративных моделей. Новый подход к созданию позволил препарату пройти первую фазы клинических испытаний всего за два года – втрое быстрее, чем обычно занимает данный этап.
Разработка лекарств обычно имеет более чем 90%-ный процент неудач, требует миллиардов долларов и десятилетий доклинических исследований клеток, тканей, моделей на животных и клинических испытаний на людях. По оценкам Insilico, при использовании традиционных методов разработки лекарств на разработку их нового препарата INS018_055 ушло бы более 400 миллионов долларов и около шести лет.
В статье, опубликованной в Nature Biotechnology, представлен весь пайплайн разработки INS018_055, препарата-кандидата, который был обнаружен с использованием платформы искусственного интеллекта Insilico для лечения идиопатического легочного фиброза – относительно редкого, но агрессивного заболевания легких. В публикации описаны исходные экспериментальные данные и доклиническая и клиническая оценка потенциально первого в своем классе ингибитора TNIK, обнаруженного и разработанного с помощью генеративного искусственного интеллекта.
Препарат INS018_055 является первым, в котором таргетный белок был обнаружен и оценен как наиболее приоритетный с помощью биологической модели, а молекула-кандидат была сгенерирована с помощью методов генеративной химии.
Компания использовала свою платформу Pharma.AI, которая включает в себя множество моделей, обученных на миллионах выборок для решения широкого диапазона задач. Один из его инструментов, PandaOmics, быстро определяет таргетные белки. Второй инструмент Chemistry42, использующий глубокое изучение, может быстро разрабатывать новые потенциальные лекарственные соединения, нацеленные на белок, идентифицированный с помощью PandaOmics.
А в россии лечат йодом и зеленкой, медицина на средневековом уровне.